2024 e a revolução da IA na manufatura: de ficção científica para fábricas inteligentes, também no Brasil

12 de fevereiro de 2024 tutoriaisweb

A indústria de Manufatura tem passado por um rápido período de transformação, utilizando tecnologia digital para melhorar as suas operações essenciais, colhendo como resultado, eficiência e benefícios operacionais.

No entanto, com o surgimento de tecnologias e iniciativas mais avançadas, como a Indústria 4.0, a transformação de dados e as fábricas inteligentes, a Inteligência Artificial (IA) permanece como força tecnológica que irá verdadeiramente remodelar a indústria desde o chão de fábrica.

Não mais confinada ao status de ficção científica, a adoção da IA está se integrando perfeitamente à indústria, inaugurando uma nova era de fabricação inteligente. Impulsionada por algoritmos poderosos e análise de dados, a IA permite que a manufatura otimize processos, melhore a qualidade do produto e simplifique as operações.

O tema é presente fortemente no mundo, e vemos que no Brasil as empresas de manufatura já visualizam seus benefícios e estão totalmente dedicadas a obter o melhor desta tecnologia. Para quem ainda está tentando entender o futuro, separei alguns exemplos de como a IA tem revolucionado a manufatura:

1) Simulação empresarial com um gêmeo digital (Digital Twin) impulsionado por IA

A IA generativa está impulsionando o desenvolvimento de modelos sofisticados de gêmeos digitais (digital twin). Esses gêmeos ou réplicas digitais de sistemas físicos de fabricação permitem a simulação, o monitoramento e a otimização em tempo real. Ao aproveitar esses gêmeos digitais, os fabricantes ganham a capacidade de testar e refinar seus processos virtualmente, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a eficiência em geral.

A IA generativa atualiza continuamente esses modelos, garantindo que permaneçam precisos e reflitam o ambiente de produção em constante mudança. Graças aos gêmeos digitais, os fabricantes podem obter informações valiosas e se adaptar às mudanças em demandas do mercado.

2) IA pode melhorar a capacidade de prever oferta e demanda

Ao aproveitar a IA para a previsão de oferta, demanda, programação e otimização de planejamento, os fabricantes podem agilizar suas operações para obter a máxima eficiência. A previsão de demanda é um componente crucial da manufatura moderna. Quando combinada com feeds de dados externos e insights baseados em IA, passará por uma transformação significativa. A integração da IA com a previsão de demanda oferece uma ampla gama de possibilidades, melhorando a precisão da análise preditiva.

Por exemplo, clientes nos quais as vendas dependam de condições meteorológicas, como a indústria alimentícia e de bebidas, podem esperar um aumento na precisão das previsões de até 78% em comparação com os modelos de planejamento de procura existentes.

A previsão da demanda orientada por eventos, alimentada por fatores externos, como padrões climáticos, utiliza o poder da IA para antecipar mudanças na demanda que, de outra forma, poderiam ser ignoradas. Ao levar em conta estes fatores, os fabricantes podem se preparar para as mudanças no mercado com maior eficácia.

3) Otimização e planejamento de programação complexa com IA

A manufatura industrial enfrenta muitos desafios operacionais. Um dos maiores, é o gerenciamento de linhas de programação complexas. No entanto, a integração com IA apresenta uma série de oportunidades de otimização e melhoria, como a previsão de recursos e localização, um elemento crítico para alcançar a eficiência da produção.

Ao utilizar a IA, fabricantes podem facilitar a otimização de processos, empregando algoritmos avançados para examinar dados e identificar áreas de melhoria, impulsionando, em última análise, uma maior eficiência, com redução de desperdício e conservação de energia.

A IA é mais do que apenas uma ferramenta tecnológica – é um acelerador estimulante que transforma a produção num setor mais eficiente, sustentável e seguro. Por exemplo, as vantagens da IA estendem-se a veículos autônomos e empilhadeiras, que podem controlar o manuseio de materiais e levar as operações no chão de fábrica a novos patamares.

A IA também simplifica a criação de listas de verificação de manutenção de ativos de valor e fornece informações valiosas sobre o gerenciamento de desempenho destes ativos (APM), permitindo uma mudança da manutenção planejada para uma manutenção verdadeiramente preditiva.

4) Redução de resíduos e controle de qualidade aprimorados por IA na manufatura

A minimização de resíduos na indústria continua a ser um desafio persistente, representando pelo menos 50% dos resíduos globais. A IA surge como uma solução promissora para equilibrar o controle de qualidade e a redução de resíduos, capacitando a tomada de decisões cruciais e complexas em larga escala. Com sistemas impulsionados por IA, os fabricantes otimizam operações, baseando suas decisões em dados, resultando na redução do desperdício e melhoria da eficiência.

Além disso, a aplicação crucial da IA na Manufatura está no Controle de Qualidade, onde sistemas de visão computacional impulsionados por IA examinam consistentemente produtos, mantendo padrões de produção elevados e reduzindo a necessidade de inspeções manuais intensivas. A IA gerencia o ciclo de vida do produto (PLM), orientando desde o design até os processos de manufatura, promovendo melhorias iterativas e resultados de maior qualidade.

O Monitoramento de Processos é outra área intrigante para a aplicação da IA, oferece supervisão em tempo real dos processos de Manufatura. Por meio de vigilância constante e ajustes rápidos, a IA assegura a manutenção da qualidade enquanto otimiza consistentemente a eficiência. Esse controle dinâmico e em tempo real aprimora o processo geral de produção.

Na detecção de anomalias, a IA generativa destaca-se como uma sentinela de autoaprendizagem. Ao analisar continuamente fluxos de dados, identifica padrões e aprimora sua compreensão de anomalias. Essa capacidade de autoaprendizagem permite a detecção proativa de problemas, capacitando os fabricantes a tomar medidas corretivas antes que impactem a produção.

5) Então, como começar a utilizar IA em sua empresa?

Com todos esses casos de uso de IA, fica evidente sua relevância para os fabricantes, estimulando-os a aplicá-las. A questão que mais ouço é. Ok, então, por onde você acha que devo começar?

Para entender o que fazer, sugiro a análise de 3 pontos chaves:

1. Reconheça a importância primordial de obter dados confiáveis, pois eles sustentam decisões baseadas em dados, ajudam a otimização de processos e aumentam a qualidade do produto. Em seguida, implemente prioritariamente medidas para obter e manter a acuracidade dos dados com IA.

2. Avalie seus processos e elabore um plano estratégico, priorizando IA para aqueles com maior potencial de retorno do investimento.

3. Identifique melhor os gargalos de anomalias que precisam ser monitorados com IA, avalie os que fornecerão insights valiosos sobre a origem e causa destes fatos para permitir redução de problemas.

Conclusão

A Revolução da Inteligência Artificial (IA) na Manufatura está remodelando profundamente a paisagem industrial, marcando uma transição decisiva para operações mais eficientes e sustentáveis. À medida que a tecnologia digital avança, a IA emerge como uma força catalisadora, transcendendo os limites da ficção científica para se integrar perfeitamente às fábricas inteligentes.

Alimentada por algoritmos avançados e análise de dados, a IA capacita os fabricantes a otimizar processos, aprimorar a qualidade do produto e simplificar operações de maneiras anteriormente inimagináveis. Desde a simulação empresarial com gêmeos digitais até a previsão de oferta e demanda, a IA desempenha um papel transformador, impulsionando a eficiência, reduzindo desperdícios e proporcionando uma vantagem competitiva essencial em um cenário de produção cada vez mais dinâmico.

A adoção estratégica da IA na manufatura não apenas reflete a inevitabilidade dessa revolução, mas também representa um investimento vital para empresas que buscam prosperar na era da produção moderna.

O uso da IA deve ser suportado por sistemas robustos e concebidos com as mais avançadas tecnologias.

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